公开(公告)号：CN113192571B

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202110477984.2

申请日：2021-04-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 吴建盛 ,  朱阳 ,  胡海峰 ,  朱燕翔

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90

Abstract: 本发明揭示了一种基于图注意机制迁移学习的小分子药物hERG毒性预测方法和装置，该方法包括以下步骤：S1：数据集预处理，将待检测的类药化合物通过分子指纹生成软件生成指纹序列；S2：通过S1步骤生成的指纹序列得到原子及化学键特征，将原子及化学键特征构建分子图及图特征；S3：通过图注意力机制对S2步骤得到的分子图进行处理，生成分子中每个原子特征向量；S4：通过图注意力机制及每个原子的特征生成分子特征向量。该方法基于图注意力机制对分子图结构进行处理，有效获取对预测属性值贡献大的子结构，基于迁移学习对源域和目标域数据集进行处理，有效解决样本量不足的问题。

公开(公告)号：CN113192571A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110477984.2

申请日：2021-04-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 吴建盛 ,  朱阳 ,  胡海峰 ,  朱燕翔

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90

Abstract: 本发明揭示了一种基于图注意机制迁移学习的小分子药物hERG毒性预测方法和装置，该方法包括以下步骤：S1：数据集预处理，将待检测的类药化合物通过分子指纹生成软件生成指纹序列；S2：通过S1步骤生成的指纹序列得到原子及化学键特征，将原子及化学键特征构建分子图及图特征；S3：通过图注意力机制对S2步骤得到的分子图进行处理，生成分子中每个原子特征向量；S4：通过图注意力机制及每个原子的特征生成分子特征向量。该方法基于图注意力机制对分子图结构进行处理，有效获取对预测属性值贡献大的子结构，基于迁移学习对源域和目标域数据集进行处理，有效解决样本量不足的问题。